中国科学院地理科学与资源研究所国家生态科学数据中心何洪林研究组与青海海北高寒草地生态系统国家野外科学观测研究站曹广民研究组联合挖掘长期观测数据，在生态系统碳循环模型模拟方面取得重要成果，发展了基于观测数据的分段拟合方法，反演参数的时间动态变化，探究时变参数对降低碳库年际变异模拟不确定性的关键作用，为深入理解陆地-大气交互作用、全球变化背景下陆地碳循环关键过程和状态的动态评估和预测提供了重要的参考价值。这一研究成果于2021年6月发表在生态学领域国际主流期刊Agricultural and Forest Meteorology (IF: 5.734)。 　　  

　　探究陆地生态系统碳循环的年际变异（IAV）对于理解气候-碳循环反馈至关重要。碳库IAV 体现了生态系统对气候变化的不同响应机制，其模拟结果对参数化高度敏感。当前对碳循环关键参数的空间格局研究较多，但参数在时间上的动态变化却鲜有分析。因而，大多数陆地碳循环模型采用固定参数，忽略其时间变化，部分地导致了 IAV 模拟的不确定性。 

　　因此，基于2002-2016年高寒草甸长期生物量、土壤碳、凋落物等观测数据，研究团队发现地上碳库和地下碳库表现出不对称的年际变异（图1），并集成Data Assimilation Linked Ecosystem Carbon model (DALEC)模型和Metropolis模拟退火算法，发展了分段模型-数据融合框架，反演了关键参数的时间动态变化，发现在研究期间变暖导致的干旱下，NPP向地下碳库分配的比例呈显著增加的趋势（0.8%每年），而向地上碳库分配的比例减少（图2），体现了植物根据环境条件变化的动态分配，及随时间变化生态系统对气候变化的响应和适应。 

图1 高寒草甸生态系统碳库的年际变化

图2 关键参数的时间动态变化特征

　　研究团队进一步对比了固定参数和时变参数对碳库 IAV 的模拟精度，发现固定参数仅模拟出平均碳库年际变异的37.7%，时变参数将其提高了34%。此外，时变参数捕获了观测到的地上和地下碳库对气候波动的不对称响应，而固定参数仅能模拟出对称的响应关系（图3），忽视了生态系统碳循环关键过程对气候变化的适应，最终导致碳汇的低估（54.09%）。因此，时变参数在生态系统碳循环中具有重要意义，应纳入陆地碳循环模型以减少气候变化背景下模型模拟及未来预测的不确定性。 

图3 固定参数和时变参数对碳库的年际变异模拟效果比较　　  

　　国家生态科学数据中心何洪林研究员和中国科学院西北高原生物研究所曹广民研究员为通讯作者，徐茜博士为第一作者。该成果得到了国家自然科学基金重点项目、基础科学中心项目及国家重点研发计划等资助。 　　  

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